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Enregistrement W4221093307 · doi:10.18438/eblip30015

Researchers’ Perceptions and Experiences with an Open Access Subvention Fund

2022· article· en· W4221093307 sur OpenAlexvenueno aff
Jylisa Doney, Jeremy Kenyon

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentPublicationPublishingPublic relationsMedical educationPsychologyLibrary scienceBusinessPolitical scienceMedicineComputer scienceAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – This study investigated researchers’ perceptions of open access publishing and the ways in which the university’s open access subvention fund could evolve to meet the campus community’s needs. Methods – In spring 2021, two librarians conducted an anonymous survey using a convenience sample to recruit participants. The survey was directly distributed to 113 University of Idaho (U of I) affiliates who had received funding from, or expressed interest in, the open access subvention fund during the previous three years (FY 2019 to FY 2021). Other U of I affiliates were also offered the opportunity to participate in the survey via a link shared in the U of I’s daily email newsletter as well across the U of I’s graduate student email list. The researchers received 42 usable survey responses. The survey included 26 closed and open-ended questions and analysis included cross-tabulations based on fund applicant status as well as respondent role. Of the 26 questions, 4 were modified from a colleague’s previous study with U of I faculty members (Gaines, 2015). Results – Survey responses showed that interest in and support for open access were common among respondents. Although a majority of respondents had published an open access journal article and would like to continue to publish open access in the future, only 17% agreed that they had departmental support to do so. Results also demonstrated that researchers were less willing to pay article processing charges (APCs) out-of-pocket and preferred for funding to come from grant budgets first, followed by Office of Research Budgets, department or college budgets, and library budgets. Respondents expressed support for many of the open access subvention fund’s current criteria and processes, but they also indicated an interest in establishing a more equitable fund distribution cycle and allowing researchers to seek pre-approval once their article was accepted for peer-review. Findings related to open access publishing perspectives built upon previous research conducted at the U of I (Gaines, 2015) and across other institutions. Conclusion – This study confirmed the importance of evaluating and assessing library programs and services to ensure that they continue to meet the needs of campus communities. Through the study results, the researchers demonstrated that respondents were interested in open access publishing and the continuation of the open access subvention fund, as well as offering the U of I an opportunity to adjust the open access subvention fund’s processes to better serve researchers. These results also highlighted the need for those involved in open access publishing support to investigate new open access advocacy and education efforts to ensure that researchers receive the philosophical and financial support they need to pursue different models of scholarly publishing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,682
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,071 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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